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基于SOM聚类法的在线学习分析研究
基于SOM聚类法的在线学习分析研究
作者:
杨文阳
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
E-learning大数据
数据分析
自适应学习
自组织映射(SOM)
学习者模式
摘要:
在E-learning学习领域,在线学习系统中大量的学习资源往往会让学习者难以及时获取适合自身的个性化学习资源.当前在线学习行为方面的研究主要关注根据学习者的学习行为和知识水平提供适切的学习资源,但学习者学习行为的差异性、学习资源的多样性和学习导航链接的复杂性成为自适应学习环境系统构建的限制因素.因此,有必要利用学习分析技术来分析学习者的相关数据,进而深入了解学习者的学习行为,并组织和维持在线学习系统中储存的学习资源.文章基于自组织映射(Self-Organizing Maps,SOM)聚类法提出了一种自适应学习环境框架,该框架有利于分析学习者相关数据并构建学习内容模型,为学习者提供适合自身需要的学习内容,最终取得高质量的学习成绩.随着E-learning中学习数据的日益增长,为了保证E-learning中学习者的学习质量,非常有必要对这些大量的学习数据进行分析,这也成为当前教育研究中的热点问题,文章有助于在E-learning环境中对学习者进行及时有效的大数据分析.
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文献信息
篇名
基于SOM聚类法的在线学习分析研究
来源期刊
中国教育信息化·高教职教
学科
教育
关键词
E-learning大数据
数据分析
自适应学习
自组织映射(SOM)
学习者模式
年,卷(期)
2020,(3)
所属期刊栏目
教育大数据
研究方向
页码范围
66-73
页数
8页
分类号
G434
字数
8946字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1673-8454.2020.03.016
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
杨文阳
西安石油大学计算机学院
31
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传播情况
被引次数趋势
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引文网络
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研究起点
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研究分支
研究去脉
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相关学者/机构
期刊影响力
中国教育信息化·高教职教
主办单位:
教育部教育管理信息中心
出版周期:
月刊
ISSN:
1673-8454
CN:
11-5572/TP
开本:
出版地:
北京市西单大木仓胡同37号教育部业务楼410室
邮发代号:
创刊时间:
语种:
chi
出版文献量(篇)
8612
总下载数(次)
6
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